Обычно фильтры свертки применяются к изображению слой за слоем, чтобы получить окончательные выходные карты функций. Мы увеличиваем количество ядер на слой, чтобы больше не узнавать о промежуточных функциях, поэтому увеличиваем количество каналов в следующем слое. Но узнать больше нет. функций, мы могли бы также создать две или более моделей, которые обучаются и передаются в обратном направлении параллельно. Этот процесс использования разных наборов групп фильтров свертки на одном..

Распараллеливание функций и моделей машинного обучения в Python В этой статье представлены два примера: как распараллелить 1.) функции Python и 2.) логический вывод (использование) моделей машинного обучения. Контур: Что такое Ray и как его можно использовать для распараллеливания функций Python; Как использовать предварительно обученные модели машинного обучения Huggingface; Как распараллелить вывод (использование) модели. Распараллеливание выполнения функций Python с помощью..

В Части I этой серии мы познакомились с основами параллельного аппаратного и программного обеспечения на самом базовом уровне. В нем говорилось о том, как параллельное программирование связано с одновременным выполнением нескольких вычислений и как это обеспечивается параллельным оборудованием. В этом посте, основанном на этих концепциях, говорится о наиболее распространенных парадигмах многоядерного программирования - многопроцессорность и многопоточность. Для этого мы представим..

В этой статье я хотел бы сравнить некоторые из наиболее известных моделей параллелизма и, возможно, попытаться выделить плюсы и минусы каждой из них. Вот список некоторых языков программирования, которые представляют соответствующую модель параллелизма: Модель актеров - Erlang, Scala, Rust CSP - Go-lang Потоки - Java, C #, C ++ Что касается модели многопоточности, я уже много раз говорил о ней в своих предыдущих статьях. У него есть несколько проблем, таких как:..

Исторически многопоточность всегда была палкой о двух концах. Это экономит много времени и ресурсов, ускоряя тяжелые вычисления (за счет распараллеливания их), но, с другой стороны, он может легко создать бесчисленное количество ситуаций непредсказуемого поведения, которые часто трудно воспроизвести, отладить или даже идентифицировать, прежде чем они фактически обрушат ваше приложение. Эти проблемы называются гонкой данных и возникают, когда по крайней мере две инструкции из разных..